《雀村往东》提供的不是完成片，而是导演拍摄的众多素材，观众只有在现场完成脑内剪辑，才能看到“一部电影”。这既是电影通过剪辑建立叙事的过程，也是大脑接收信息、创建意义的过程。它让观影和创作合二为一，真正让观众成为创作者（剪辑师/导演）。若要完成脑内剪辑，观众需要不断进行跨屏观看——眼睛在不同屏幕间跳跃，把选取到的信息编织成一幅“意义之网”。在《雀村往东》里，触发跨屏的动因包括信号与叙事两个层面。它们的复杂程度不同，但都属于认知神经学中的“注意”范畴。注意通常分为两大类：有意注意和反射性注意。有意注意是一种来自内源刺激的主动关注，是大脑“自上而下”受“目标驱动的影响”；反射性注意则是一种来自外源刺激的被动关注，是大脑“自下而上”受“刺激驱动的影响”^[32]。在观看《雀村往东》时，大部分观众都会经历信号层面的跨屏体验。眼睛先随机选择一块屏幕，如果是缺乏叙事的单调场景，不断重复的内容很快会令人乏味，眼睛就会转向其他屏幕，寻找更新鲜的内容。这就是大脑在对注意目标实行自上而下的主动搜寻。而当人1突然响起高亢的唢呐声，大部分观众会丢下正在观看的屏幕，转向人1。这就是典型的被动关注，因受到外界刺激发生的注意力转移，也是“吸引力电影”不断通过制造奇观保持观众兴趣的基本方法。这两种注意力转移只是获取信息，不涉及复杂的意义建构。

但影像信息包括视觉和听觉两个感知系统，在视觉注意与听觉注意之间又存在交叉影响关系。眼睛每次只能盯住一块屏幕，但六块屏幕的声音连续不断地同时播放，六个声源并无明显的强弱区分，始终浑融在同一空间中，形成一个匀质的物理声场。但所谓的“匀质”仅在物理声学意义上存在，当观众仔细观看一块屏幕时，对应的声源就会从声场中脱离出来，成为超越其他声源的声音，配合眼睛所看的图像，形成声画匹配的影像，而其他屏幕的声音则在感觉上沉降为背景声。这就是认知心理学中经典的“鸡尾酒效应”。它是指在喧闹嘈杂的鸡尾酒会上，人们能自动屏蔽掉周围的无关声音，听清自己感兴趣的对话。这也是电影混音中经常使用的方法，当主人公处在吵闹的环境中，观众本应无法听清人物的对话，但混音师会通过提高对白音量来制造它与周围环境声的层次区分，创造有深度的声场。这就是以观众为听点，制造“鸡尾酒效应”。

当观众发现瘸腿小狗是主角后，会重新审视整部作品，接下来的跨屏观看就进入了脑内剪辑与建构叙事。六块屏幕的内容如同六个机位采集的影像素材，观众可以像专业剪辑师那样，在观看现场选取素材，提炼情节逻辑，最终生成自己的“导演剪辑版”电影。《雀村往东》包含屏内与屏间两套叙事结构。屏内叙事，即在部分单个屏幕内已然包含了相对完整的情节，如人1讲述了一个病人从弥留之际到出殡的过程，人2讲述了一位老农夫收留瘸腿小狗，以及他和妻子的日常生活。屏间叙事，即由观众在屏幕间拼接组合后形成的故事，可衍生出多种个性化版本。若以人2中的小狗被收留为情节主线，就可与其他屏幕中流浪、搏斗、抢食等情景，组合出多种叙事。比如，这可能是一只小狗在野外经历各种磨难，中途险些丧命于某户人家，最终被好心农夫收留的温馨故事；也可能是一只曾被农夫收养的小狗，一心想去野外流浪冒险，最后暴尸荒野的悲惨故事；还可能是一只小狗曾被主人抛弃，被野狗排挤，虽被好心农夫短暂收留，但终不忘复仇雪恨，直至在砖窑烈火中与群狗同归于尽的壮烈故事……类似的情节组合可以不断发散衍生，形成各种类型化叙事。剪辑在这里主要用于“连缀”镜头，构成连贯的意义。建构类型化叙事虽然调动了大脑自上而下的主动认知机制，但创造出来的仍是一种反射性注意。它通过不断制造戏剧化情节来吸引观众，而观众也调用存储在记忆中的各种类型模板，不断回应或调整对下一步情节发展的预判。因此，观众虽然能自主跨屏建立各种故事版本，但这种主动性是有限的，它受到类型模式的控制和引导。

考察人工智能编剧的算法原理，可以更深刻地理解类型模式的重要性。人工智能编剧基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）原理的长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）算法来创造叙事。RNN的基本原理是，信息输入一个神经元后，该神经元不仅进行输出，同时将这一输出作为下一个时间点的神经元输入信息，这就使得下一个时间点的神经元不仅接收到外界传入的信息，而且还仿佛“记得”之前的信息，并使两种信息共同参与后续的认知判断。例如，前一刻神经元接收到“火”的信息，下一刻神经元接收到“房间”的信息，那么综合两者，RNN可能会初步判断出“房间着火”这一事件，但接下来如果又继续接收到“锅”“煤气灶”“女人”“铁铲”等信息，就会调整判断得出“女人在炒菜”的结论。LSTM则在RNN的基础上加入了遗忘门（forget gate）单层神经网络，用以判断长时间传递过程中各种信息的重要程度。它会将上一单元传递来的信息进行权重判断，将不重要的信息过滤掉，决定是否要与新的信息一起向下传递或部分传递。在上面的例子中，如果“女人在炒菜”只是一个长篇故事中的细枝末节，那么在概述整个故事时，它可能会被过滤掉。在《雀村往东》中，当观众要跨屏建立一条类型化叙事线索时，大脑实际的运作过程就与LSTM相似。例如首先在一块屏幕上看到瘸腿小狗在野外闲逛，又在另一块屏幕上看到它和群狗打架，这时可能会初步产生“小狗被欺负”的判断，然后不同观众会调用记忆中存储的不同类型模式，指导后续的信息选择。又如有人倾向于拯救主题，主观注意会更容易被农夫收养小狗的情节吸引，即便很早就接收到这一信息，它也会被安置在故事结尾，而把残酷啃噬尸体、农民田野劳作等素材提前插入，交代小狗的悲惨经历和农夫的辛劳生活，铺垫最后人与狗相遇的温情结局。其他不符合拯救模式的素材，就会被当作无关信息舍弃。(www.daowen.com)

但仅有遗忘门来判断前序信息的权重是不够的，在建构类型叙事的过程中，储存在大脑中的类型模式具有关键作用，它不仅决定后续输入信息的选取，更会重塑甚至篡改对新信息的读解。例如上面的例子中，从人3上并不能看清田野劳作中的农民是不是收养小狗的农夫，但当拯救模式确定后，大脑就会倾向于将他们理解为同一人，用以形成意义关联。为什么类型模式具有这样的引导功能？这源于大脑追求意义稳定性的本能，它使大脑不会因连续涌入的海量信息而陷入崩溃。所谓“有意义”就是指信息达到了某种稳定状态，成为可被把握和理解的对象。“球洞神经网络模型”将其比喻为“网络达到一个最低能量‘洞’，网络的状态就像球一样最终将掉入这个‘洞’。网络的这种低能量态可以通过纯粹地求解权重方程来创造。”^[33]在动态网络中，稳定状态也被称为“吸引子”，“输入图像的片段将陷入表征整个图像的吸引子，这是一个模拟人类识别记忆的重要属性”^[34]。也就是说，类型模式一旦确定，就如同在地上布好了洞，输入的信息会被引导入洞，以符合具有稳定状态的意义。人工智能编剧软件尚未创造出令人满意的叙事，原因可能就出在，机器虽然学习了大量同类型电影，但创建叙事时的信息权重判断不能仅交给遗忘门，还应该把既定的类型模式提炼为数学表达式，让它成为整个系统自上而下且贯穿始终的权重判断因素。每个新信息的加入，都不仅要与前序信息比对权重，还需要经过类型模式函数的加权。

既然大脑追求秩序感和稳定意义，那么非类型化叙事中被故意切断或打乱的情节线，以及暧昧不明、歧义丛生的表达，又为何会令人着迷？这是因为不同的主体记忆触发了非类型化叙事中最自由的意义生成。在类型化叙事中，类型模式决定了意义权重，观众的自主性是被规约且有限的，他们看似在建构个性化故事，但其实是按照既定框架寻找适合的素材，补足意义链。非类型化叙事中没有模式权重，而依靠激发观众的个人记忆来创造作品中没有的“视觉表象”（visual imagery）。视觉表象是认知心理学中的经典概念，属于一种心理表象（mental imagery），指在“没有外界的视觉信号输入，我们也能在头脑中产生心理表象去使用它们”^[35]。我们听到“狗”这个词，眼前无须真的看见一只狗，脑海中也能浮现出狗的样子，甚至无须任何提示，仅凭记忆也能唤起脑海中的各种形象。这些虚在形象就是视觉表象，它的强度通常与视觉皮层的兴奋性呈负相关。这意味着，给予更少的直接视觉信息，反而更有利于激发视觉表象的出现。如果说观众在类型化叙事中发挥的剪辑功能主要是“辑”，那么在非类型化叙事中则重在“剪”。通过切断叙事，隐藏信息，制造适当的信息缺省，留出意义空隙，使记忆有机会被释放，用以调动负责整合高级信息的额叶皮层的兴奋度，这正是激发视觉表象的物质条件。侯孝贤的“冰山叙事”“气韵剪辑法”得以奏效，就是依赖这种脑机制。陈凯歌的《百花深处》也是利用这一点，让观众和搬运工一起跟随冯先生的描述，想象他的记忆空间，在空无一物的废墟上演绎荒诞而悲情的“假搬家”。